## IMPLEMENTASI METODE DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA DISTRIBUSI DI PT DBM CABANG PURWOKERTO
1 Alex Kisanjani, 2 Hendang Sri Wahyuni, 3 Marulan andivas, 4 Misrianto
134 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Balikpapan, Jl. Pupuk Raya, Gn. Bahagia, Kec. Balikpapan Selatan, Kota Balikpapan, Prov. Kalimantan Timur
2 SMK Ma’arif NU 1 Purwokerto Jl. Perum Teluk Baru No. 1, Teluk, Kec. Purwokerto Selatan, Kab. Banyumas, Prov. Jawa Tengah Email: alex.kisanjani@uniba-bpn.ac.id , hendangswahyuni@gmail.com , andivas@uniba-bpn.ac.id , misrianto@uniba-bpn.ac.id

## ABSTRACT
Distribution  is  one  of  the  most  important  things  to  increase  customer  satisfaction.  However, distribution is often a problem for companies. The wider the marketing area owned by the company, the more complex the problems that arise in the distribution schedule. PT DBM's Purwokerto branch also faced a similar situation, where distribution activities were not well coordinated, resulting in lost sales, accumulation of goods in each warehouse and swelling storage costs. Therefore, an appropriate method is needed to schedule distribution activities to each warehouse, so as to reduce distribution costs. The method used in this research is Distribution Requirement Planning. This method is effective for  reducing  distribution  costs.  The  results  showed  that  by  using  the  Distribution  Requirement Planning method, distribution costs were lower than the company's distribution method. Distribution costs using the company distribution method amounted to Rp. 1,371,391, while distribution costs using the  Distribution  Requirements  Planning  method  amounted  to  Rp.  1,040,501,  resulting  in  a  cost reduction of 24.13%.
Keywords : Distribution,  Distribution  Scheduling,  Distribution  Requirement  Planning  Method, Warehouse, Distribution costs .

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  industri  yang  semakin  pesat,  menyebabkan  tingkat  persaingan  diantara pelaku  industri  semakin  tinggi.  Setiap  industri  dituntut  bekerja  keras  dan  berinovasi  untuk mencapai tujuan mereka di pasar yang kompetitif [1]. Meningkatkan kepuasan pelanggan seperti menghasilkan produk yang berkualitas, ketepatan dalam waktu pengiriman atau distribusi produk, dan efisiensi biaya merupakan salah satu cara yang bisa dilakukan untuk memenangkan persaingan tersebut [2].
Distribusi  menjadi  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  untuk  meningkatkan  kepuasan pelanggan. Distribusi adalah aktivitas menyalurkan atau mengirimkan barang dan jasa sampai ke tangan  konsumen  [3].  Fokus  distribusi  tidak  hanya  pada  aktivitas  pengiriman  saja,  melainkan tentang bagaimana melakukan perancangan jaringan distribusi, penjadwalan distribusi, penentuan rute  pengiriman  dan  konsolidasi  pengiriman  [4].  Selain  itu,  tolak  ukur  dalam  sistem  distribusi adalah  tingkat  persediaan,  dimana  tingkat  persediaan  yang  ada  harus  mampu  memenuhi kebutuhan, sehingga dapat mengurangi resiko terjadinya kehilangan penjualan.
Distribusi seringkali menjadi masalah bagi perusahaan [5]. Semakin luas wilayah pemasaran yang  dimiliki  oleh  perusahaan,  maka  akan  semakin  kompleks  permasalahan  yang  timbul  dalam melakukan  penjadwalan  distribusinya  [6].  Hal  serupa  juga  dihadapi  oleh  PT  DBM  cabang Purwokerto,  dimana  aktivitas  distribusinya  belum  terkoordinasi  dengan  baik.  Hal  ini mengakibatkan lost  sale maupun  penumpukan  barang  pada  masing-masing warehouse. Penumpukan  barang  bisa  menyebabkan  kerusakan  barang  [7]  dan  pembengkakan  biaya penyimpanan  atau holding  cost [8].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  yang  tepat  untuk
menjadwalkan  aktivitas  distribusi  ke  masing-masing warehouse ,  sehingga  dapat  menekan  biaya distribusi.  Peneliti  mencoba  melakukan  penjadwalan  distribusi  obat  pada  PT  DBM  cabang Purwokerto dengan menggunakan metode Distribution Requirement Planning (DRP). Metode ini efektif untuk menurunkan biaya distribusi, seperti penelitian yang dilakukan oleh Aldiansyah dan Nurhidayat  [9],  dimana  penerapan  metode  DRP  di  bidang  pengadaan  barang  ( general  supplier ) dapat  menurunkan  biaya  distribusi  sebesar  9,35%.  Sementara  itu,  penerapan  metode DRP  pada industri air minum dalam kemasan dapat menurunkan biaya distribusi sebesar 3,12% [10].

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Forecasting
Forecasting atau peramalan adalah suatu perhitungan yang digunakan untuk memperkirakan kebutuhan  di  masa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data-data  masa  lalu  [11].  Terdapat banyak teknik peramalan, salah satunya Moving Average . Moving Average adalah teknik peramalan yang  menggunakan  rata-rata  beberapa  data  terakhir  sebagai  data  perkiraan  untuk  periode berikutnya.  Rumus untuk menghitung peramalan dengan menggunakan teknik Moving Average adalah sebagai berikut [12].
n D D n i i t t  = − = 1 (1)
Keterangan:
t D = nilai peramalan
Dt-1 = peramalan pada periode sebelumnya
n = jumlah periode yang akan dirata-ratakan
Beberapa  teknik  peramalan  mempunyai  tingkat  keakuratannya  masing-masing.  Tingkat keakuratan  adalah  ukuran  kesalahan  peramalan  atau  tingkat  kesalahan  antara  hasil  peramalan dengan permintaan yang sebenarnya. Terdapat beberapa kriteria yang bisa dijadikan sebagai dasar dalam menentukan tingkat keakuratan hasil peramalan [11] [13] [14], yaitu:
a. Mean absolute deviation (MAD). MAD adalah nilai kesalahan peramalan untuk sebuah model. Nilai MAD didapatkan dari nilai absolute setiap kesalahan kemudian dibagi dengan jumlah data yang dimiliki. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai berikut.
n F A MAD t t  − = (2)
Keterangan:
MAD = Mean absolute deviation A t
= permintaan aktual F t = nilai peramalan
n = jumlah data
b. Tracking  signal (TS).  TS  adalah  nilai  yang  menunjukkan  seberapa  baik  peramalan  dapat memperkirakan  permintaan  aktual.  TS  positif  menunjukkan  bahwa  nilai  permintaan  aktual lebih besar dari nilai peramalan, sedangkan TS negatif menunjukkan bahwa nilai permintaan aktual  lebih  kecil  dari  nilai  peramalan.  TS  dikatakan  semakin  baik  apabila  mendekati  nilai  0 (nol). Rumus untuk menghitung TS adalah sebagai berikut.
MAD
RSFE
TS = (3)
Keterangan:
TS = Tracking signal RSFE = running sum of forecast error MAD = mean absolute deviation

## 2.2. Distribution Requirement Planning
Distribution  Requirement  Planning (DRP)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk menangani pengadaan persediaan ( inventory ) dalam suatu sistem distribusi multi eselon [15]. DRP berfokus pada manajemen distribusi inventory suatu perusahaan. Dengan DRP, perusahaan dapat menjalankan aktivitas distribusi sesuai dengan permintaan pelanggan. Dalam penyusunan DRP, lot sizing atau besarnya jumlah pesanan harus ditentukan. Terdapat beberapa teknik lot sizing yang bisa digunakan dalam DRP, yaitu:
a. Fixed order quantity (FOQ). Teknik ini menggunakan konsep melakukan pemesanan dengan kuantitas  yang  tetap.  Besarnya lot  size setiap  periode  untuk  teknik  ini  bersifat  tetap  yang ditentukan berdasarkan pada faktor-faktor intuitif perusahaan.
b. Economic  order  quantity (EOQ).  Teknik  ini  menggunakan  konsep  melakukan  pemesanan dengan  pertimbangan  meminimalkan  total  biaya  persediaan  yang  terdiri  dari  biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Besarnya lot size setiap periode untuk teknik ini bersifat tetap sesuai dengan perhitungan EOQ. Rumus untuk menghitung EOQ adalah sebagai berikut.
H S D EOQ   = 2 (4)
Keterangan:
D = jumlah permintaan rata-rata dalam satu periode S = biaya pemesanan untuk satu kali pemesanan
H = biaya simpan tiap unit produk
c. Lot  for  lot (LFL).  Teknik  ini  menggunakan  konsep  melakukan  pemesanan  dengan pertimbangan  meminimalkan  ongkos  penyimpanan  sesuai  dengan  kebutuhan  bersihnya. Besarnya lot size setiap periode untuk teknik ini sesuai dengan kebutuhan bersihnya.

## 2.3. Safety Stock
Safety  stock merupakan  persediaan  tambahan  yang  berfungsi  sebagai  pengaman  untuk menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan atau habisnya persediaan. Penggunaan safety stock di  dalam  DRP  sangat  direkomendasikan  untuk  mengantisipasi  ketidakpastian permintaan  dari  hasil  peramalan-peramalan  yang  telah  dibuat.  Rumus  untuk  menghitung saftey stock adalah sebagai berikut.
Sdl Z SS  =
(5)
l n x xi Sdl  − − =  1 ) ( 2 (6)
Keterangan:
Z = service factor (Z- value dari nilai service level )
Sdl = standar deviasi
xi = nilai permintaan setiap periode dari hasil peramalan
x̄ = nilai rata-rata permintaan dari hasil peramalan
l = lead time
n = jumlah data

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1 Subjek dan Objek Penelitian
Subjek  penelitian  ini  adalah  PT  DBM  cabang  Purwokerto,  sedangkan  objek  penelitian  ini adalah sistem distribusi obat PT DBM cabang Purwokerto.

## 3.2 Prosedur Penelitian
Prosedur di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Perhitungan  peramalan.  Perhitungan  peramalan  menggunakan  metode Moving  Average 2 Periode dan Moving Average 3 Periode dengan menggunakan rumus ke-1.
b. Pemilihan  metode  peramalan  terbaik.  Metode  peramalan  terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai MAD  ( Mean  Absolute Deviation)  dan  peta kontrol Tracking  Signal (TS)  terkecil.  Perhitungan menggunakan rumus ke-2 dan ke-3.
c. Perhitungan  biaya  distribusi  dengan  metode  distribusi  perusahaan.  Perhitungan  biaya dihitung  dengan  menggunakan  rumus  sederhana  yaitu  dengan  menjumlahkan  total  biaya pengiriman dan total biaya penyimpanan selama periode perhitungan. Data yang dibutuhkan adalah frekuensi pengiriman, biaya pengiriman dan biaya penyimpanan yang diperoleh dari perusahaan selama periode Oktober 2021 sampai Mei 2022.
d. Perhitungan  dengan  metode  DRP.  Perhitungan  dengan  metode  DRP  dilakukan  dengan menggunakan 2 teknik lot sizing yaitu Economic Order Quantity (EOQ) dan Lot for Lot (LFL). Perhitungan dilakukan pada masing-masing gudang.
e. Pemilihan  metode  distribusi  terbaik.  Metode  distribusi  terbaik  dipilih  berdasarkan  metode yang menghasilkan biaya terkecil atau termurah.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Penelitian
Data-data  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  antara  lain  data  permintaan  mingguan  obat Laktulosa  Syrup  60  mL  Generik  periode  Oktober  2021  sampai  Mei  2022,  data  persediaan  obat ( inventory  on  hand ),  data lead  time pengiriman  obat,  data  biaya  pemesanan  dan  data  biaya penyimpanan. Data-data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 3.
Tabel 1 Data Permintaan Mingguan Obat Laktulosa Syrup 60 mL Generik Periode Oktober 2021
sampai Mei 2022 Periode Gudang Kebumen (Unit) Gudang Banjarnegara (Unit) Gudang Purbalingga (Unit) Gudang Cilacap (Unit) 1 17 50 68 62 39 62 54 20 34 2 18 64 30 70 42 70 78 52 15 3 19 70 35 82 38 82 70 65 40 4 20 30 30 85 35 85 100 48 56 5 21 45 34 45 20 45 72 34 39 6 22 50 40 48 55 48 61 50 41 7 23 58 45 75 50 75 62 49 45 8 24 36 58 62 47 62 40 83 26 9 25 82 60 65 36 65 32 44 34 10 26 70 72 70 45 70 38 55 51
11 27 72 25 42 18
42 77 23 34 12 28 68 41 38 12 38 73 47 64 13 29 55 60 82
45 82 70 60 31 14 30 64 82 66 51
66 62 54 42 15 31 78 48 90 48
90 55 20 81 16 32 93 64 66 34 66 60 44 58 Tabel 2. Data Lead Time dan Persediaan Obat Laktulosa Syrup 60 mL Generik Setiap Gudang Tempat Lead Time (Minggu) Jumlah Persediaan (Unit) Gudang Kebumen 1 86 Gudang Banjarnegara 1 60 Gudang Purbalingga 1 124 Gudang Cilacap 1 82 Tabel 3. Data Biaya Penyimpanan dan Biaya Pemesanan Setiap Gudang Tempat Biaya Penyimpanan (Rp) Biaya Pemesanan (Rp) Gudang Kebumen 126/unit/minggu 7.650/pemesanan Gudang Banjarnegara 126 /unit/minggu 6.683/pemesanan Gudang Purbalingga 126 /unit/minggu 7.650/pemesanan Gudang Cilacap 126 /unit/minggu 6.360/pemesanan
4.2 Perhitungan Peramalan Perhitungan peramalan menggunakan metode Moving Average 2 Periode dan Moving Average 3  Periode.  Perhitungan Moving  Average menggunakan  rumus  ke-1.  Sementara  itu,  metode peramalan terbaik dipilih berdasarkan nilai akurasi peramalan dengan melihat pada nilai MAD dan peta kontrol TS yang terkecil. Perhitungan akurasi peramalan menggunakan rumus ke-2 dan ke-3. Hasil perhitungan akurasi peramalan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Akurasi Peramalan Tempat Metode Peramalan Indikator Akurasi MAD TS Gudang Kebumen Moving Average 2 Periode 7,97 0 Moving Average 3 Periode 10,60 0 Gudang Banjarnegara Moving Average 2 Periode 7,97 0 Moving Average 3 Periode 10,60 0 Gudang Purbalingga Moving Average 2 Periode 7,58 0 Moving Average 3 Periode 10,68 0 Gudang Cilacap Moving Average 2 Periode 9,68 0 Moving Average 3 Periode 10,61 0
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 4, maka metode peramalan terpilih untuk setiap gudang  adalah Moving  Average 2  Periode  karena  menghasilkan  nilai  MAD  dan  TS  yang  terkecil. Setelah  didapatkan  metode  peramalan  terbaik,  maka  hasil  peramalan  dari  metode  tersebut dijadikan sebagai dasar perhitungan untuk DRP. Hasil perhitungan peramalan dari metode terpilih dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Peramalan Permintaan dari Metode Terpilih
Periode Gudang Kebumen (Unit) Gudang Banjarnegara (Unit) Gudang Purbalingga (Unit) Gudang Cilacap (Unit) 1 17 - 81 - 34 - 60 - 39 2 18 57 49 43 41
66 66 36 25 3 19 67 33 41 40 76 74 59 28 4 20 50 33 31
37 84 85 57 48 5 21 38 32 28 28
65 86 41 48 6 22 48 37 27 38
47 67 42 40 7 23 54 43 32 53
62 62 50 43 8 24 47 52 37
49 69 51 66 36 9 25 59 59 43 42 64 36 64 30 10 26 76 66 45 41
68 35 50 43 11 27 71 49 37 32
56 58 39 43 12 28 70 33 30 15 40 75 35 49 13 29 62 51 29 29
60 72 54 48 14 30 60 71 28 48
74 66 57 37
15 31 71 65 33 50 78 59 37 62 16 32 86 56 35 41 78 58 32 70

## 4.3 Perhitungan Biaya Distribusi dengan Metode Distribusi Perusahaan
Perhitungan biaya distribusi dengan metode distribusi perusahaan dilakukan selama periode Oktober  2021  sampai  Mei  2022.  Data  yang  dibutuhkan  adalah  frekuensi  pemesanan,  biaya pemesanan dan biaya penyimpanan. Hasil perhitungan biaya distribusi dengan metode distribusi perusahaan dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Biaya Distribusi dengan Metode Distribusi Perusahaan
Tempat Frekuensi Pemesanan (Kali) Biaya Pemesanan (Rp) Jumlah Biaya Pemesanan (Rp) Jumlah Biaya Penyimpanan (Rp) Gudang Kebumen 40 7.650 306.000 115.542 Gudang Banjarnegara 35 6.683 233.905 108.990 Gudang Purbalingga 41 3.780 154.980 114.660 Gudang Cilacap 38 6.360 241.680 95.634 Total 936.565 434.826 Total Biaya Distribusi 1.371.391
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Tabel  6,  didapatkan  total  biaya  pemesanan  dan  total biaya penyimpanan. Oleh karena itu, total biaya distribusi merupakan hasil dari penjumlahan total biaya pemesanan dan total biaya penyimpanan, sehingga didapatkan total biaya distribusi sebesar Rp 1.371.391.
4.4 Perhitungan Biaya Distribusi dengan Metode DRP
a. Menghitung safety stock
Safety stock merupakan persediaan tambahan yang berfungsi sebagai pengaman persediaan. Perhitungan safety stock menggunakan rumus ke-5 dan ke-6. Hasil perhitungan safety stock dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Safety Stock Setiap Gudang
Tempat Jumlah Safety Stock (Unit) Gudang Kebumen 13 Gudang Banjarnegara 14 Gudang Purbalingga 10 Gudang Cilacap 7

## b. Menghitung EOQ
EOQ  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  pemesanan  yang  paling  ekonomis.  Perhitungan EOQ menggunakan rumus ke-4. Hasil perhitungan EOQ dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan EOQ Setiap Gudang Tempat Jumlah EOQ (Unit) Gudang Kebumen 83 Gudang Banjarnegara 63 Gudang Purbalingga 62 Gudang Cilacap 64
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 8, maka jumlah pemesanan yang paling ekonomis untuk  gudang  Kebumen,  gudang  Banjarnegara,  gudang  Purbalingga  dan  gudang  Cilacap secara berturut-turut adalah 83 unit, 63 unit, 62 unit dan 64 unit.
c. Perhitungan DRP Perhitungan DRP di dalam penelitian ini menggunakan 2 teknik lot sizing yaitu Economic Order Quantity (EOQ)  dan Lot  for  Lot (LFL).  Secara  teori,  LFL  menggunakan  konsep  jumlah pemesanan  sama  dengan  kebutuhan,  sedangkan  teknik EOQ  menggunakan  konsep  jumlah pemesanan tetap berdasarkan hitungan jumlah pemesanan ekonomis. Dari perhitungan DRP dengan menggunakan 2 teknik pada masing-masing gudang, maka dihasilkan biaya distribusi yang dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Perhitungan Biaya Distribusi dengan Metode DRP
Tempat Teknik Economic Order Quantity (Rp) Teknik Lot for Lot (Rp) Gudang Kebumen 401.220 315.810 Gudang Banjarnegara 275.652 260.471 Gudang Purbalingga 228.312 200.592 Gudang Cilacap 323.442 263.628 Total Biaya Distribusi 1.228.626 1.040.501
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 9, maka teknik DRP yang terpilih adalah teknik Lof for  Lot (LFL).  Teknik  ini  menghasilkan  biaya  yang  paling  kecil  dibandingkan  dengan  teknik Economic Order Quantiry (EOQ), dengan biaya sebesar Rp 1.040.501.

## 4.5 Perbandingan Biaya Distribusi
Perbandingan  biaya  distribusi  merupakan  perbandingan  antara  biaya  distribusi  hasil perhitungan  metode  perusahaan  dengan  biaya  distribusi  hasil  perhitungan  metode  DRP. Didapatkan biaya distribusi hasil perhitungan metode perusahaan sebesar Rp 1.371.391, sedangkan biaya distribusi hasil perhitungan metode DRP sebesar Rp Rp 1.040.501. Hal ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan perhitungan DRP, maka didapatkan persentase penghematan sebesar:
% Penghematan  = Rp 1.371.391-Rp 1.040,501
1.371.391 × 100 = 24,13%

## 5 KESIMPULAN
Penjadwalan  distribusi  dengan  menggunakan  metode Distribution  Requirement  Planning menghasilkan  biaya  distribusi  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  metode  distribusi  yang dilakukan perusahaan. Biaya distribusi dengan metode Distribution Requirement Planning sebesar Rp  1.040.501,  sedangkan  biaya  distribusi  dengan  metode  distribusi  perusahaan  sebesar  Rp 1.371.391. Maka, terjadi penurunan biaya distribusi sebesar 24,13%.

## REFERENSI
[1] Wiarto,  J.  (2022).  Global  Strategi  dan  Strategi  SMC  (supply  chain  management)  terhadap Perusahaan Nestle. Ulil Albab: Jurnal Ilmiah Multidisiplin , 1(12), 4355-4364.
[2] Kelen, Y., P., K., & Sikas, O., R. (2019). Sistem Penjadwalan Distribusi Produk Sepeda Motor Menggunakan  Metode  Distribution  Requirement  Planning  (DRP)  pada  PT  Nusantara  Surya Sakti (NSS) Cabang Kefamenanu. SAINTEKBU , 11 (1), 27-39.
[3] Zai,  I.,  Yulianti,  Feblicia,  S.,  Aqmi,  A.  L.  Z.,  &  Rahmah,  A.  F.  (2022).  Analisis  Pengaruh Peningkatan  Kinerja,  Incoterms,  Transportasi,  Distribusi,  Keterlibatan  TPL  dan  Manajemen Risiko Terhadap Aktivitas Logistik . Jurnal Sosial dan Teknologi , 2(3), 225-238.
[4] Pujawan,  I.  N.  (2010). Supply  Chain  Managemnt .  Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
[5] Yue,  D.,  &  You,  F.  (2016).  Optimal  Supply  Chain  Design  and  Operations  under  Multi-Scale Uncertainties:  Nested  Stochastic  Robust  Optimization  Modeling  Framework  and  Solution Algorithm. AIChE J ., 62 , 1547-5905.
[6] Balqis, I. (2022). Implementasi Distribution Requirement Planning (DRP) dan Saving Matriks untuk Meminimalisir Biaya Distribusi di PT XYZ. Scientifict Journal of Industrial Engineering , 3(1), 8-13.
[7] Hamdah, D. F. L., Rosmayanti, I., Nurajizah, E., & Harahap, E. F. (2021). Analisis Pengendalian Internal  Persediaan  Barang  Dagang  pada  PT  Karya  Lestari  Mandiri  Garut. Jurnal  Wacana Ekonomi , 21(1), 54-59.
[8] Putra, F. U. D., Maksum, A. H., & Hamdani. (2022). Analisis Penerapan Manajemen Persediaan Bahan Baku Arm Rear Brake Kyea dengan Metode EOQ. Serambi Engineering , VII(1), 2561-2570.
[9] Aldiansyah,  F., &  Nurhidayat,  A.  E.  (2022).  Pengoptimalisasi  Sistem  Distribusi  Pesanan  Buku Paket dengan metode DRP dan Tabu Search. Jurnal Indonesia Sosial Sains , 3(9), 1263-1277.
[10] Kulsum,  K.,  Muharni,  Y.,  &  Mulyawan,  M.  R.  (2020).  Penjadwalan  Distribusi  Produk  dengan Metode  Distribusi  Requirement  Planning  (Studi  Kasus  Produk  Air  Minum  dalam  Kemasan). Teknika: Jurnal Sains dan Teknologi , 16(1), 45-52.
[11] Samari,  Kurniawan,  R.,  &  Ratnanto,  S.  (2022).  Forecasting  Demand  dengan  Metode Multiplicative Decomposition dan Tracking Signals di PT Persada Nawa Kartika. Kajian Bisnis STIE WW , 30(1), 54-65.
[12] Huriati,  P.,  Erianda,  A.,  Alanda,  A.,  Meidelfi,  D.,  Rasyidah,  Defni,  &  Suryani,  A.  I.  (2022). Implementation  of  the  Moving  Average  Method  for  Forcasting  Inventory  in  CV.  Tre  Jaya Perkasa. International Journal of Advanced Science Computing and Engineering , 4(2), 67-75.
[13] Peramatahati, I., & Muqorobin. (2022). Computer Sales Forecasting System Application using Web-Based Single Moving Average Method. International Journal of Computer and Information System , 3(2), 56-63.
[14] Gaspersz, V. (2005). Total Quality Management. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
[15] Sriwana,  I.  K.,  &  Simbolon,  H.  (2017).  Perencanaan  Biaya  Distribusi  dengan  Menggunakan Metode  Distribution  Requirement  Planning  (DRP)  untuk  Produksi  Mur-Baut  di  PT.  Asmar Nakama Partogi 2014. Jurnal Inovasi, 13(1), 42-49.